MLflow 2.8.1 是一个补丁版本，包含一些关键错误修复以及对我们持续进行的文档重构工作的更新。

值得注意的细节：

• API mlflow.llm.log_predictions 正被标记为弃用，因为其功能已并入 mlflow.log_table。该 API 将在 2.9.0 版本中移除。 (#10414, @dbczumar)

错误修复：

• [Artifacts] 修复 2.8.0 中的一个回归问题，该问题会导致从已注册模型下载单个文件失败 (#10362, @BenWilson2)
• [Evaluate] 修复 mlflow.evaluate 在使用 LLM judge 指标时与 Azure OpenAI 的集成 (#10291, @prithvikannan)
• [评估] 将 Examples 更改为可选，适用于 make_genai_metric API (#10353, @prithvikannan)
• [评估] 在使用 mlflow.evaluate 获取 LLM 结果时，移除对 fastapi 的依赖 (#10354, @prithvikannan)
• [Evaluate] 修复语法问题并改进生成的提示模板的格式 (#10402, @annzhang-db)
• [Gateway] 修复 Gateway 配置验证器的预检，使其对 OpenAI 执行实例类型验证 (#10379, @BenWilson2)
• [Tracking] 修复在使用异步日志记录时导致线程挂起的间歇性问题 (#10374, @chenmoneygithub)
• [Tracking] 为 mlflow.login() API 添加超时以捕获无效主机名配置输入错误 (#10239, @chenmoneygithub)
• [跟踪] 在记录系统指标结束时添加一个 flush 操作 (#10320, @chenmoneygithub)
• [模型] 修正 Prompt Engineering UI 中的提示模板生成逻辑，以便这些提示可在 Python API 中使用 (#10341, @daniellok-db)
• [Models] 修复在 mlflow.shap.log_explanation 中 SHAP 模型可解释性功能的一个问题，以便在记录时不会注册重复或冲突的依赖 (#10305, @BenWilson2)

Documentation updates:

• [文档] 添加 MLflow 跟踪快速入门 (#10285, @BenWilson2)
• [文档] 添加跟踪服务器配置指南 (#10241, @chenmoneygithub)
• [Docs] 重构并改进模型部署快速入门指南 (#10322, @prithvikannan)
• [文档] 为系统指标记录添加文档 (#10261, @chenmoneygithub)

有关完整的更改列表，请参阅 release change log，并查看最新的文档，见 mlflow.org。